package com.shujia.flink.state

import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext
import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor}
import org.apache.flink.configuration.Configuration
import org.apache.flink.contrib.streaming.state.EmbeddedRocksDBStateBackend
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup
import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.util.Collector

object Demo2ValueState {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment


    // 每 100-0ms 开始一次 checkpoint
    env.enableCheckpointing(10000)

    // 高级选项：

    // 设置模式为精确一次 (这是默认值)
    //EXACTLY_ONCE: 数据处理的唯一一次
    //AT_LEAST_ONCE: 至少一次，可能会重复
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE)

    // 确认 checkpoints 之间的时间会进行 500 ms
    env.getCheckpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(500)

    // Checkpoint 必须在一分钟内完成，否则就会被抛弃， 如果计算的状态很大，checkpoint需要更多的时间
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000)

    // 允许两个连续的 checkpoint 错误
    env.getCheckpointConfig.setTolerableCheckpointFailureNumber(2)

    // 同一时间只允许一个 checkpoint 进行
    env.getCheckpointConfig.setMaxConcurrentCheckpoints(1)

    // 使用 externalized checkpoints，这样 checkpoint 在作业取消后仍就会被保留
    env.getCheckpointConfig.setExternalizedCheckpointCleanup(
      ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)

    //指定checkpoint 将状态保存的位置（hdfs）
    env.getCheckpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs://master:9000/flink/checkpoint")

    //状态后端：
    //HashMapStateBackend先包状态存储在taskManager的内存中，checkpoint时将状态持久化到hdfs
    //env.setStateBackend(new HashMapStateBackend())


    //EmbeddedRocksDBStateBackend: 先将状态保存再taskManager的磁盘上，checkpoint时再将状态持久化到hdfs
    env.setStateBackend(new EmbeddedRocksDBStateBackend())

    /**
     * HashMapStateBackend:先放内存，效率高，状态如果太大内存会放不下
     * EmbeddedRocksDBStateBackend： 先放磁盘，不受状态大小的限制，效率第
     */


    val linesDS: DataStream[String] = env.socketTextStream("master", 8888)

    val wordsDS: DataStream[String] = linesDS.flatMap(_.split(","))

    val kvDS: DataStream[(String, Int)] = wordsDS.map((_, 1))

    val keyByDS: KeyedStream[(String, Int), String] = kvDS.keyBy(_._1)

    keyByDS.process(new KeyedProcessFunction[String, (String, Int), (String, Int)] {


      var countState: ValueState[Int] = _

      /**
       * open: 在task初始化的时候执行，每一个task中执行一次
       * 状态需要在open方法中定义
       *
       */
      override def open(parameters: Configuration): Unit = {
        //获取flink执行环境. 需要通过环境创建状态对象
        val context: RuntimeContext = getRuntimeContext

        /**
         * ValueState:单值状态，为每一个key在状态中保存一个值
         * ValueState和普通集合的区别
         * 共同点：都是保存数据的对象
         * 不同：state会被checkpoint持久化到hdfs中，普通集合不会
         */
        countState = context.getState(new ValueStateDescriptor[Int]("count", classOf[Int]))

      }

      /**
       * processElement: 每一条数据执行一次
       *
       * @param value ：一条数据
       * @param ctx   ：上下文对象
       * @param out   ： 用于将数据发送到下游
       */
      override def processElement(value: (String, Int),
                                  ctx: KeyedProcessFunction[String, (String, Int), (String, Int)]#Context,
                                  out: Collector[(String, Int)]): Unit = {
        //1、从状态中获取之前单词的数量，如果状态为空，会返回一个默认值，
        val lastCount: Int = countState.value()

        //2、统计新的单词的数量
        val count: Int = lastCount + 1

        //3、更新状态
        countState.update(count)

        //4、将数据发送到下游
        out.collect(value._1, count)

      }
    })
      .print()

    env.execute()
  }

}
